【日积月累】 全连接层（Fully Connected Layer）在神经网络中是关键组件。它通过将每个神经元与前一层的所有神经元连接，实现数据的全局特征捕捉。全连接层在VGG网络中用于图像分类，在ResNet中通过全局平均池化（GAP）减少参数量。其优点包括强大的表达能力和灵活性，但也面临参数量大和容易过拟合的问题。优化全连接层的方法包括使用正则化和调整网络结构。全连接层在图像处理和自然语言处理任务中发挥重要作用。

【日积月累】 在软件开发中，解耦是实现高内聚和低耦合的关键技术。解耦通过减少模块之间的直接依赖，提高系统的灵活性和可维护性。开发者可以运用接口设计、事件驱动等方法来实现解耦，使模块可以独立开发和测试，从而增强系统的扩展性。理解耦合的七种类型有助于识别并降低模块间的耦合程度，达到理想的模块间关系，实现更高的软件设计质量。

【日积月累】 在前后端交互中，处理空字符串的JSON格式是一个常见挑战。通常情况下，JSON序列化工具可能会忽略null值，导致前端数据不完整。解决方法包括使用FastJSON的SerializerFeature，或通过ValueFilter动态修改对象值，以确保null值被替换为空字符串。此外，Jackson也提供类似功能，通过ObjectMapper配置实现。选择合适的策略取决于具体需求，可以全局配置或针对特定接口、实体类进行处理，确保数据传输的完整性和一致性。

【日积月累】 股票API接口在金融市场中扮演着重要角色，通过连接股票数据提供者和使用者，提供实时市场信息。投资者可以利用API接口获取股票的实时价格、历史走势和成交量等关键数据，帮助决策。API接口的数据来源于证券交易所和金融数据提供商，具有高效性和准确性，但需注意合规性和成本。常用的免费股票API接口包括Yahoo Finance API等，用户在使用时需遵守相关法律法规，以确保数据使用的合法性。

【日积月累】 最小生成树（Minimum Spanning Tree, MST）是一个连通无向图的子图，包含所有顶点且边的总权重最小。MST在网络设计和城市规划等领域有广泛应用。Kruskal算法通过按权重排序选择边，适用于稀疏图；Prim算法从顶点扩展生成树，适用于稠密图。两者皆通过不同方式有效生成最小生成树，帮助解决实际问题中的优化路径选择，降低设计和建设成本。

【日积月累】 内容相关性在现代营销中具有重要意义，意味着在合适的时间向合适的受众提供合适的内容。AI技术通过分析用户数据和行为，帮助企业实现内容自动化和个性化推荐，提升内容的相关性。Netflix等公司通过AI算法推荐个性化内容，提高用户体验和参与度。持续更新和优化内容，结合客户购买旅程分析，有助于企业提供定制化的内容，增强营销效果。同时，mRMR算法通过最大化特征相关性和最小化冗余，在内容策展中发挥作用。

【日积月累】 在Excel中，不同列相乘函数是实现数据乘积求和的重要工具。SUMPRODUCT函数是其中一种常用方法，通过输入公式`=SUMPRODUCT(A2:A13, B2:B13)`，可以快速计算两列数据的乘积和。此外，数组公式也是一种高级用法，允许在单元格中进行复杂计算，如`=SUM((A2:A13)*(B2:B13))`。这些方法不仅提高了计算效率，还能通过自动化和错误处理功能优化数据处理过程。